Python中单线程、多线程和多进程的效率对比实验

Python是运行在解释器中的语言,查找资料知道,python中有一个全局锁(GIL),在使用多进程(Thread)的情况下,不能发挥多核的优势。而使用多进程(Multiprocess),则可以发挥多核的优势真正地提高效率。

对比实验

资料显示,如果多线程的进程是CPU密集型的,那多线程并不能有多少效率上的提升,相反还可能会因为线程的频繁切换,导致效率下降,推荐使用多进程;如果是IO密集型,多线程进程可以利用IO阻塞等待时的空闲时间执行其他线程,提升效率。所以我们根据实验对比不同场景的效率

操作系统 CPU 内存 硬盘
Windows 10 双核 8GB 机械硬盘
(1)引入所需要的模块

(2)定义CPU密集的计算函数

(3)定义IO密集的文件读写函数

(4) 定义网络请求函数

(5)测试线性执行IO密集操作、CPU密集操作所需时间、网络请求密集型操作所需时间

输出

  • CPU密集:95.6059999466、91.57099986076355 92.52800011634827、 99.96799993515015
  • IO密集:24.25、21.76699995994568、21.769999980926514、22.060999870300293
  • 网络请求密集型: 4.519999980926514、8.563999891281128、4.371000051498413、4.522000074386597、14.671000003814697
(6)测试多线程并发执行CPU密集操作所需时间

Output: 99.9240000248 、101.26400017738342、102.32200002670288

(7)测试多线程并发执行IO密集操作所需时间

Output: 25.69700002670288、24.02400016784668

(8)测试多线程并发执行网络密集操作所需时间

Output: 0.7419998645782471、0.3839998245239258、0.3900001049041748

(9)测试多进程并发执行CPU密集操作所需时间

Output: 54.342000007629395、53.437999963760376

(10)测试多进程并发执行IO密集型操作

Output: 12.509000062942505、13.059000015258789

(11)测试多进程并发执行Http请求密集型操作

Output: 0.5329999923706055、0.4760000705718994

实验结果

CPU密集型操作 IO密集型操作 网络请求密集型操作
线性操作 94.91824996469 22.46199995279 7.3296000004
多线程操作 101.1700000762 24.8605000973 0.5053332647
多进程操作 53.8899999857 12.7840000391 0.5045000315

通过上面的结果,我们可以看到:

  • 多线程在IO密集型的操作下似乎也没有很大的优势(也许IO操作的任务再繁重一些就能体现出优势),在CPU密集型的操作下明显地比单线程线性执行性能更差,但是对于网络请求这种忙等阻塞线程的操作,多线程的优势便非常显著了
  • 多进程无论是在CPU密集型还是IO密集型以及网络请求密集型(经常发生线程阻塞的操作)中,都能体现出性能的优势。不过在类似网络请求密集型的操作上,与多线程相差无几,但却更占用CPU等资源,所以对于这种情况下,我们可以选择多线程来执行
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